货架空置信息确定方法、计算机设备及存储装置制造方法及图纸

本申请公开了一种货架空置信息确定方法、计算机设备及存储装置。该方法包括：获取在不同视角对目标货架拍摄得到的至少两张目标图像；基于至少两张目标图像，确定货架的物品货区；基于至少两张目标图像，获取物品货区的第一物品存放深度；利用第一物品存放深度，确定物品货区的空置信息。上述方案，能够提高目标货架物品空置信息的准确度。货架物品空置信息的准确度。货架物品空置信息的准确度。

【技术实现步骤摘要】
货架空置信息确定方法、计算机设备及存储装置


[0001]本申请涉及监控
，特别是涉及一种货架空置信息确定方法、计算机设备及存储装置。

技术介绍

[0002]在很多应用场景，都需要使用货架对物品或商品进行陈列，例如超市、店铺、商场等使用货架对物品进行摆放。通常需要根据货架上物品的情况来确定是否需要补货，目前，对货架陈列的物品管理主要依赖于定期由工作人员巡查货架，巡查过程中工作人员进行人工纪录或拍照反馈缺货物品信息。当发现货架空置空间较多时进行补货，此过程需要消耗大量的人力，并且存在延迟补货的现象。

技术实现思路

[0003]本申请主要解决的技术问题是提供一种货架空置信息确定方法、计算机设备及存储装置，能够提高目标货架物品空置信息的准确度。
[0004]为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种货架空置信息确定方法，该方法包括：获取在不同视角对目标货架拍摄得到的至少两张目标图像；基于至少两张目标图像，确定货架的物品货区；基于至少两张目标图像，获取物品货区的第一物品存放深度；利用第一物品存放深度，确定物品货区的空置信息。
[0005]为了解决上述问题，本申请第二方面提供了一种计算机设备，该计算机设备包括相互耦接的存储器和处理器，存储器中存储有程序数据，处理器用于执行程序数据以实现上述货架空置信息确定方法中的任一步骤。
[0006]为了解决上述问题，本申请第三方面提供了一种存储装置，该存储装置存储有能够被处理器运行的程序数据，程序数据用于实现上述货架空置信息确定方法中任一步骤。<br/>[0007]上述方案，通过获取在不同视角对目标货架拍摄得到的至少两张目标图像，并基于目标图像确定货架的物品货区及物品货区的第一物品存放深度，从而利用第一物品存放深度，确定物品货区的空置信息，可以从目标货架上物品货区中物品存放的立体角度进行分析，确定目标货架的空置信息，可以提高目标货架物品空置信息的准确度。
附图说明
[0008]为了更清楚地说明本申请中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：
[0009]图1是本申请货架空置信息确定方法一实施例的流程示意图；
[0010]图2是本申请图1中步骤S12一实施例的流程示意图；
[0011]图3是本申请目标图像中预测物品区域一实施例的图例示意图；
[0012]图4是本申请目标图像中物品货区一实施例的图例示意图；
[0013]图5是本申请图2中步骤S122一实施例的流程示意图；
[0014]图6是本申请目标图像中图像块相似度一实施例的图例示意图；
[0015]图7是本申请图1中步骤S13一实施例的流程示意图；
[0016]图8是本申请图7中步骤S131一实施例的流程示意图；
[0017]图9是本申请拍摄装置对目标货架成像一实施例的原理示意图；
[0018]图10是本申请拍摄装置下第二距离与视差一实施例的关系示意图；
[0019]图11是本申请拍摄装置的成像平面一实施例的图例示意图；
[0020]图12是本申请图1中步骤S14一实施例的流程示意图；
[0021]图13是本申请货架空置信息确定装置一实施例的结构示意图；
[0022]图14是本申请电子设备一实施例的结构示意图；
[0023]图15是本申请存储装置一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0024]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0025]本申请中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0026]在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0027]通过本申请专利技术人长期研究发现，随着计算机智能视觉的兴起与应用，可以安装摄像头拍摄货架，摄像头采集货架图像后，利用图像检测识别技术判断货架物品信息及其空置信息。目前，该方式只能分析出物品货架外立面的空缺情况，并且确定物品获取需要依赖于物品标签，但实际上，并不是每个货区都会设置物品标签，同时，某些货区的物品可能与物品标签并不匹配，使得无法准确地判断货架物品的空置信息。
[0028]为了解决上述问题，本申请提供以下实施例，下面对各实施例进行具体说明。
[0029]请参阅图1，图1是本申请货架空置信息确定方法一实施例的流程示意图。该方法可以包括以下步骤：
[0030]S11：获取在不同视角对目标货架拍摄得到的至少两张目标图像。
[0031]在超市、商场、商铺、自动货柜机、仓库等场景中，可以用货架对各物品进行陈列，需要确定这些场景的货架中各物品货区的物品空置信息，可便于确定物品是否缺货，从而
及时补充缺货物品，其中，物品可以是进行售卖的物品。当然，本申请的应用场景不限于上述场景。
[0032]可以在目标货架的不同视角的位置安装拍摄装置，以利用拍摄装置在不同视角对目标货架拍摄得到至少两张目标图像，其中，至少两张目标图像可以分别是在左视角、右视角对目标货架拍摄得到的左视图、右视图。本申请以至少两张目标图像为左视图、右视图为例进行说明，本申请不限于此。
[0033]S12：基于至少两张目标图像，确定货架的物品货区。
[0034]货架的物品货区可以表示在货架中用于存放特定物品的空间，通常，一个物品货区中的物品相同且陈列空间位置靠近。例如在物品货区1存放物品A，物品货区2存放物品B等。
[0035]其中，可以利用至少两张目标图像中的部分目标图像，确定货架的物品货区。例如可以利用至少两张目标图像中的任一张目标图像，例如可以利用左视图或右视图对图像中的物品区域进行分割，以确定目标货架的物品货区。另外，在确定左视图中目标货架的物品货区后，还可以采用对右本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种货架空置信息确定方法，其特征在于，包括：获取在不同视角对目标货架拍摄得到的至少两张目标图像；基于所述至少两张目标图像，确定所述货架的物品货区；基于所述至少两张目标图像，获取所述物品货区的第一物品存放深度；利用所述第一物品存放深度，确定所述物品货区的空置信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两张目标图像，确定所述货架的物品货区，包括：对所述第一目标图像中的所述目标货架进行分层，得到若干物品层区；所述第一目标图像为所述至少两张目标图像中的目标图像；基于所述第一目标图像中所述若干物品层区中各个物品层区的特征，确定所述各个物品层区的物品货区。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一目标图像中所述若干物品层区中各个物品层区的特征，确定所述各个物品层区的物品货区，包括：沿着所述各个物品层区的预设排列方向，将所述第一目标图像中的所述各个物品层区划分为若干图像块；对于每个所述图像块，获取所述图像块与所述图像块的参考区域之间的第一特征相似度，其中，所述图像块的参考区域为所述物品层区中与所述图像块存在预设位置关系的区域；基于每个所述图像块对应的所述第一特征相似度，将所述各个物品层区划分为至少一个所述物品货区。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像块的参考区域为在所述图像块预设方向且与所述图像块最近的预设数量个其他所述图像块所在的区域，所述获取所述图像块与所述图像块的参考区域之间的第一特征相似度，包括：获取所述图像块分别与所述预设数量个其他所述图像块之间的第二特征相似度；将所述第二特征相似度的预设统计参数，作为所述图像块的第一特征相似度。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征相似度，将所述各个物品层区划分为至少一个所述物品货区，包括：基于相邻所述图像块之间的第一特征相似度的变化，确定所述各个物品层区中不同所述物品货区之间的分界处。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述对所述第一目标图像中的所述目标货架进行分层，得到若干物品层区，包括：获取所述第一目标图像中各第一像素的属性信息，其中，所述第一像素的属性信息表示所述第一像素是否属于物品；基于所述各第一像素的第一属性信息，确定所述若干物品层区。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一目标图像中各第一像素的第一属性信息，包括：对所述第一目标图像进行区域分割，得到所述第一目标图像中的预测物品区域；将所述预测物品区域内的所述第一像素的属性信息确定为表示属于物品的第一属性，将所述预测物品区域外的所述第一像素的属性信息确定为表示不属于物品的第二属性。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述各第一像素的属性信息，确定所述若干物品层区，包括：基于所述各第一像素的属性信息，统计所述第一目标图像中各行属于物品的所述第一像素的数量占比；基于各行对应的所述数量占比，确定各行是否为物品行；利用连续的多行所述物品行，组成所述物品层区。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两张目标图像，获取所述物品货区的第一物品存放深度，包括：基于所述至少两张目标图像，确定所述目标货架的拍摄深度；利用所述目标货架与所述至少两张目标图像的拍摄装置之间的第一距离、所述目标货架的深度和所述拍摄深度，确定所述物品货区的第一物品存放深度。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两张目标图像，确定所述目标货架的拍摄深度，包括：将所述至少两张目标图像进行图像配准，并获取经配准的所述至少两张目标图像之间的视差；基于所述视差，确定所述目标货架的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马梦园，熊剑平，王赛捷，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：